前言
2023 年 5 月 24 日，赖床的时候无意间刷到了一个 B 站视频，讲的是 Prompt Engineering 在科研领域的探索，自己随之很感兴趣，于是从这一天开始我决定浅浅了解下这个领域，并希望在此记录这次探索的过程，以及过程中比较好的资源和大家共享，纵使如今高等教育的大环境是所谓“卷”的，但是我始终坚持一个观念，知识是有力量的，自由的知识带给人类的远远大于束缚住人类的财富和权力，最近在读《Rich Dad Poor Dad》和尹烨老师的《生命密码》这两本书，更加坚信知识带给一个人的内心的坚定和自信的底蕴，也把这两本书推荐给大家，同时也希望自己能始终坚持知识开源共享的精神，与各位读者共勉！
1 - 什么是 Prompt Engineering？
在 Welcome | Learn Prompting: Your Guide to Communicating with AI 上，我们可以看到 Prompt Engineering 定义是这样的：
Prompt engineering (PE) is the process of communicating effectively with an AI to achieve desired results. As AI technology continues to rapidly advance, the ability to master prompt engineering has become a particularly valuable skill. Prompt engineering techniques can be applied to a wide variety of tasks, making it a useful tool for anyone seeking to improve their efficiency in both everyday and innovative activities.
简单来说 Prompt Engineering 就是探索和 AI 谈话的范式以达到得到最满足我们要求的结果。
Jindong Wang 学长给出的对于 Prompt
的理解我觉得也很有意思，见下图：
他从人机交互的历史发展进程（从过去的 CLI
时代也就是早期人们只在终端上用命令行进行和 computer
的交互，到后来 GUI
操作系统的出现，到现如今多种丰富的更符合人类直觉的 NUI
人机交互设备，比如手机用手触摸交互，眼动仪用眼睛交互等），将
Prompts 划分成了 NUI
，这可能是人类最原始的直觉—talking，人类文明最早出现就是因为沟通和交流，然后演变成了语言，想到这里觉得科学其实是没有界限的，每个领域之间都是有丝丝缕缕的联系的，如今大模型的发展我觉得某种程度上拉近了各个领域的距离（未来每个领域的人或许都可以很快的了解到其他领域的知识，从而引发对于本领域的“出圈”思考，也许因此就会有新的突破），或许对于人类部分科学领域的停滞是一次非常好的推动。
2 -
3 - 如何优化我们的 Prompt？
前面说了那么多理论性的东西，下面才是重头戏，即如何优化 Prompt 使 ChatGPT 能给我们最佳答案的实践经验总结，我会逐渐积累和总结比较重要的一些原则和实用的 prompt 模板给大家参考。
1 - 一些基本原则
2 - 针对各领域的尝试
此处我希望给出各个领域能用到的一些 prompt 模板和应用场景，但是可能很难全面总结，还需要我自己进行慢慢尝试，请各位谅解！
